Uma das coisas mais malucas que vi feitas com ONA ( análise de redes organizacionais) com um dataset gigantesco combinando dados de Bolsa, resultados financeiros, registro de patentes com as conexões existente dos colaboradores no LinkedIn. Vi num post do David Green 🇺🇦 .
SHELLEY XIN LI, FRANK NAGLE, AND ANER ZHOU - Mapping Organizational-Level Networks Using Individual-Level Connections: Evidence from Online Professional Networks
O paper publicado pela Harvard Business School por Shelley Li, Frank Nagle, Aner Zhou analisou 7.715 empresas americanas de capital aberto de 2004 a 2018, usando dados de mais de 9 milhões de pessoas com 2 bilhões de conexões da rede social profissional LinkedIn.
O estudo procurou entender como as conexões individuais dos colaboradores influenciavam as redes da organização e as colocava em uma posição central na rede.
Não vou entrar em aspectos super técnicos de ONA mas basicamente vamos considerar alguns pontos base para entendimento.
Nó: Se fossemos ver um projeto tradicional de ONA nas empresas cada indivíduo é um nó. Podemos escalar isso para equipes, áreas e no caso do resultado aqui cada empresa é um nó.
Arestas: As linhas que se conectam aos nós, essas conexões podem representar conexão de pessoas, fluxo de informações entre os nós. Etc.
Grau de centralidade: O grau de conexões em um nó determina seu grau de centralidade. No caso aqui mais pessoas conectadas como parte das empresas, maiores a centralidade.
Centralidade de eigenvector: Uma medida chamada centralidade de eigenvector leva em conta não apenas o grau de um nó, mas também as centralidades dos nós que o cercam. Levando em conta suas conexões diretas e a importância dessas relações. Em resumo, uma empresa que estiver mais conectada com empresas que também são centrais e influentes na rede.
Depois dessa centralidade estabelecida o que se buscou foi correlacionar a posição na rede com indicadores como valor de mercado e número de patentes registradas e dinheiro investido em pesquisa e desenvolvimento. ( como indicador de inovação)
A coesão vem da rede e não dos C-Levels:
Não pense que é a rede dos C-Levels que gera essa coesão na rede. Inclusive o estudo procurou diminuir o impacto das pessoas hiper conectadas para evitar distorções.
( pessoas com mais de 10.000 conexões)
Embora os funcionários não necessariamente façam conexões com algum benefício consciente para empresa, a centralidade das empresas na rede de funcionários prevê positivamente o valor da empresa. Esse efeito é amplamente impulsionado por funcionários de nível médio.
Capital Humano + Capital Social preveem valor da organização:
A compreensão da dinâmica das relações entre funcionários dentro de uma empresa é fundamental para impulsionar a inovação e o sucesso organizacional.
A centralidade da empresa na rede de funcionários desempenha um papel crucial na previsão dos investimentos em inovação, como os gastos com Pesquisa e Desenvolvimento (P&D). Ao controlar esses investimentos, é possível antecipar não apenas a quantidade, mas também o impacto científico e o valor econômico dos resultados provenientes da inovação patenteada.
Embora a medição da atividade na economia moderna geralmente se concentre nas interações entre empresas, é importante reconhecer que as empresas são compostas por indivíduos, cada um com sua própria rede de relações sociais. Estas redes, por sua vez, desempenham um papel vital no ambiente empresarial, influenciando o fluxo de informações e o capital relacional essenciais para o sucesso das transações comerciais.
As conexões profissionais de uma pessoa são uma parte importante do seu conhecimento e podem influenciar muito as informações e recursos que chegam à empresa onde trabalham. Isso, por sua vez, afeta diretamente o sucesso das atividades inovadoras e o valor da empresa.
O mais maluco é que individualmente talvez não vejamos essa correlação entre as conexões de uma pessoa , a maioria dessas conexões é feita por indivíduos com base em laços não relacionados ao trabalho (amigos, colegas de escola, etc.) ou para otimizar seus próprios resultados de carreira (por exemplo, encontrar um novo emprego, e podem ter pouco impacto nos resultados econômicos de uma empresa.
Mas entender as redes em nível de empresa que resultam dessas conexões e entender qual relação (se houver) elas têm com o valor da empresa é possível olhando esses dados.
Em média, cada empresa tem 2.909 funcionários no LinkedIn, com uma média de 314 conexões por funcionário e um total de quase 850.922 conexões por empresa, em média.
Comunidades
As comunidades que é o grupo de empresas correlacionadas acabaram aparecendo por indústria. Então é natural que as techs e as farmacêuticas ou a indústria de aviação estejam num cluster.
Outra coisa interessante é que descobriram que o fator geográfico pode gerar também comunidade de empresas ( dão o exemplo de Minesotta onde empresas como a United Health, Target e 3M estão conectadas ainda que de diferentes indústrias)
O que é interessante pois com um mapa de rede de um parque industrial em uma região ou mesmo de uma aceleradora ou de hubs de inovações poderiam tirar conclusões muito interessantes
Poderíamos ir até mais fundo e ver as patentes compartilhadas entre empresas ou as que estão um produto ( Exemplo num avião da Boeing).
Existem altos níveis de conectividade tanto dentro de cada comunidade quanto entre comunidades diferentes. As empresas de vários setores podem estar mais intimamente relacionadas umas às outras do que as empresas dos mesmos setores por meio de suas redes de funcionários e vale aprofundar o estudo sobre isso.
Correlação da centralidade da empresa com o valor de mercado:
Para fornecer evidências mais diretas sobre a relação entre centralidade e inovação, os pesquisadores consideraram a relação entre a centralidade da empresa, a geração de inovações (medida pelo número de patentes da empresa submetidas em um determinado ano e que acabaram sendo aprovadas) e o valor das inovações patenteadas, tanto de uma perspectiva científica (medida pelo total de citações de patentes da empresa submetidas em um determinado ano) quanto de uma perspectiva de mercado (medida pelas ações da bolsa de valores em relação às patentes da empresa).
Considerações finais:
Os dados são pré-pandemia, pré ChatGPT e boom da AI Generativa, o número de patentes subiu exponencialmente. E a posição das empresas certamente já mudou.
Os modelos de trabalho remoto e híbrido entraram na discussão e poder medir o impacto disso na centralidade da rede é importante também. Existem estudos que dizem que as interfaces no híbrido e remoto se reduziram somente a interações funcionais entre e equipes ou colegas para executar o dia a dia do trabalho.
Em resumo, menos interface entre áreas menor inovação, menor mobilidade interna etc.
Não é que estou incentivando o full presencial, mas precisamos pensar em rituais e momentos intencionais para discutir projetos multidisciplinares, e momentos presenciais estratégicos.
Medir nossas redes além dos colaboradores:
Eu já vejo o impacto em nossos projetos medindo as redes dentro das empresas imagine medir entre outros stakeholders, como estamos conectados com nossos fornecedores, clientes, parceiros e inclusive “competidores” pensando em modelos mais de coopetição ou de colaboração mesmo.
Conclusão:
Se você ainda tem dúvida do valor que conhecer as redes de colaboração pode gerar para sua empresa pense de novo.
ONA não é uma ferramenta de people analytics é uma ferramenta de gestão estratégica.
